Linguagem R para Análise de Dados

Description

Este curso apresenta o uso da linguagem R para análise de dados destinado a todas áreas do conhecimento que necessitam manipular dados de forma rápida, eficiente e com qualidade.

Todas as aulas são explicadas passo a passo, aumentando o nível de dificuldade gradativamente e utilizando projetos reais para exemplificar as análises dos dados com profundidade, portanto, o curso é destinado tanto para iniciantes como para pessoas com conhecimentos prévios na linguagem R e em análise de dados. Os projetos são trabalhados desde a aquisição dos conjuntos de dados no repositório de dados, até análises estatísticas detalhadas e criações de gráficos estruturados no GGPlot2 e interativos no Plotly.

O curso é dividido basicamente em três partes:

1) Domínio do uso da linguagem R, com o RStudio, desde os conceitos fundamentais até conceitos mais avançados para análise e manipulação de dados.

2) Desenvolvimento de uma análise de um projeto real focado na limpeza, organização, estruturação e manipulação dos dados e análises estatísticas.

3) Desenvolvimento de uma análise de outro projeto real focado na análise e criação de gráficos no GGPlot2 e Plotly, aplicando anteriormente todo o tratamento aprendido no primeiro projeto.

São disponibilizados todos os slides das aulas teóricas, todos os scripts das aulas práticas no R e todos os arquivos com os datasets.

É um curso riquíssimo em informações e com explicações claras e objetivas, ilustrando o fantástico mundo da Linguagem R.

What You Will Learn!

• Conceitos Fundamentais sobre a Linguagem R (Operadores Matemáticos, Variáveis, Vetores, Fatores, Matriz e DataFrame).
• Conceitos avançados sobre a Linguagem R (Estrutura condicional, Estrutura de repetição, Funções, Instalação de Pacotes, Importação e exportação de arquivos)
• Tratamento, Exploração, Organização, Limpeza e Manipulação de dados em projetos reais.
• Estatística para Análise de Dados (Estatística Descritiva, Testes de normalidade, Probabilidade, Distribuição de frequências)
• Análise Estatísticas Graficamente (BoxPlot, Histograma, Linear e QQplot)
• Criação de gráficos com GGPlot2 e Plotly (BoxPlot, Histograma, Barras, Linear, Setores, Dispersão, Bolhas...)
• Correlação Linear
• Regressão linear
• Manipulação no RStudio
• Conhecimento do RStudio Cloud
• Manipulação de Dataframes com mais de 100000 registros (linhas)
• Pesquisa de repositórios de dados

Who Should Attend!

• Cientista de Dados
• Estatístico
• Economista
• Analista de dados
• Bioestatístico
• Engenheiro
• Administrador
• Matemático
• Estudantes na área de Ciências
• Pesquisadores

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